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客服rag减速选型,今天必须定一个主方案,谁反对纯向梁top k拿证据别讲感觉,客户要一句话10秒找到订单和规则语一搜索听起来高级,但搜不到订单号就是0分。昨天工单客户输订单号尾号8837纯向量返回三篇营销文,客服只能人工翻,客户已经骂人。Elastic文档明确BM25擅长精确词项,KNN擅长语义混合检索,用RRF融合专有名词召回更稳。第期只做客服知识检索,支持订单号产品名规则编号,不做多模态,不做自动退款验收看命中。方案A,纯dance top k开发快,但编号一错。方案BBM25+dance+me data filter可解释。
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混合检索要处理重复调用部分成功和缓存,订单号先正则抽取再走BM25精确匹配,避免向量漂移。当前人工检索首次命中率约62%,平均4分钟,新方案TOP1精确率要到85%,订单号召回必须100%。知识库页面要按搜索意图组织规则编号做锚点,产品名做内链,自然流量验证看FFQ点击和收录碟范头只投品牌词和客服场景词转化事件来订单查询成功K上线80元先花5000测试混合检索每月云成本比图向量多800元,但客服人力每月成6000,预算限3000 6个月回本。订单号是个人信息,必须脱敏后入库,审计日志保留180天,谁绕过规则查?
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同量谁负责?第一轮结论纯向量有风险,混合检索可讨论下一棒报不定架构Alex故工期David出验收我修正不再说。纯语翼万能对客户承诺10秒内命中订单号和规则语义只做同一扩展死法兜比一线标准订单号产品名规则编号必须100%命中,否则转人工混合检索通过,但缓存要同期失效补充。反正纯dance在编号和罕见产品名上召回不稳。Elastic混合检索与LA论文都支持多路召回,根据冲突重新冻结一期做BM25+dance+me data filter, 不做多模态,不做自动回复指出检索结果,最终trade off牺牲纯语音泛化和开发速度换精确召回。
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你可解释BM25权重0.6Dan0.4RRS融合实现路径ES8S做BM25+K+filter订单号正则预处理部分成功回退BM25成功线TOP1精确率85%,订单号召回100%P95<800ms停止线精确率低于70%,自然增长验证规则编号页做steam产品FAQ加内链收录率90%,FAQ点击率提升20%才算通过付费验证只投品牌词和客服场景词,预算5000K上限80 RAS低于1.5B即停。最终预算线每月云成本不超过3000,首期投入1.8万,超过20%或6个月不回本项目降级合规门槛已过。
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订单号脱敏入索引查询日志脱敏审计保留180天,未脱敏数据不得进入检索链路,Owner清单报不定架构,Alex做实现,David出验收,艾玛索范围四周上线,每周五验收一个指标开版做BM25家dances+Mac data filter混合检索,砍纯向量top k和多模态四周上线,指标不达标就回退。
我来说两句